MinIO, Langchain এবং OpenAI এর মাধ্যমে বড় ডেটা ভলিউম পরিচালনা করা

ডেটা স্টোরেজ এবং প্রক্রিয়াকরণের দ্রুত বিকশিত বিশ্বে, উন্নত AI ক্ষমতার সাথে দক্ষ ক্লাউড স্টোরেজ সমাধানগুলিকে একত্রিত করা বিপুল পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করার জন্য একটি রূপান্তরমূলক পদ্ধতি উপস্থাপন করে। এই নিবন্ধটি MinIO, Langchain এবং OpenAI এর GPT-3.5 মডেল ব্যবহার করে একটি বাস্তব বাস্তবায়ন প্রদর্শন করে, MinIO বালতিতে সংরক্ষিত নথির সংক্ষিপ্তসারের উপর ফোকাস করে।

MinIO এর শক্তি

MinIO হল ওপেন সোর্স, হাই-পারফরম্যান্স অবজেক্ট স্টোরেজ যা Amazon S3 API-এর সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্যপূর্ণ। এর মাপযোগ্যতার জন্য পরিচিত, MinIO অসংগঠিত ডেটা যেমন ফটো, ভিডিও, লগ ফাইল, ব্যাকআপ এবং কন্টেইনার ইমেজ সংরক্ষণের জন্য আদর্শ। এটা শুধু স্টোরেজ সম্পর্কে নয়; MinIO ডেটা প্রতিলিপি, জীবনচক্র ব্যবস্থাপনা এবং উচ্চ প্রাপ্যতার মতো বৈশিষ্ট্যগুলিও অফার করে, যা এটিকে আধুনিক ক্লাউড-নেটিভ অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি শীর্ষ পছন্দ করে তোলে।

ল্যাংচেইন এবং ওপেনএআইকে একীভূত করা

ল্যাংচেইন , একটি পাইথন-ভিত্তিক টুল, ডকুমেন্ট লোডার এবং এআই মডেলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সহজতর করে। আমাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে, আমরা ল্যাংচেইনকে ওপেনএআই-এর সাথে একত্রিত করি gpt-3.5-turbo-1106 MinIO বালতি থেকে নথি সংক্ষিপ্ত করার মডেল। এই সেটআপটি উদাহরণ দেয় যে কীভাবে AI ব্যাপক ডেটা থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য বের করতে পারে, ডেটা বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যাকে সরল করে। এই নিবন্ধের সাথে সম্পর্কিত অতিরিক্ত তথ্য এবং সহায়ক উপকরণ যেমন নোটবুক এবং লোড করা নথিগুলির জন্য, অনুগ্রহ করে দেখুন MinIO Github সংগ্রহস্থল মধ্যে langchain-s3-minio ডিরেক্টরি

ল্যাংচেইন ইনস্টল করা হচ্ছে

বাস্তবায়নে ডুব দেওয়ার আগে, আপনার ল্যাংচেইন ইনস্টল করা আছে তা নিশ্চিত করুন। পিপের মাধ্যমে এটি ইনস্টল করুন:

 pip install --upgrade langchain

এটি আমাদের S3 লোডার এবং ওপেনএআই মডেলের জন্য আমরা যে সমস্ত প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ব্যবহার করব তা এনক্যাপসুলেট করবে।

ধাপ 1: Langchain S3 ডিরেক্টরি এবং ফাইল লোডার

প্রাথমিকভাবে, আমরা ল্যাংচেইনের S3DirectoryLoader এবং S3FileLoader ব্যবহার করে নথি লোড করার উপর ফোকাস করি। এই লোডারগুলি MinIO বাকেটগুলিতে নির্দিষ্ট ডিরেক্টরি এবং ফাইলগুলি থেকে একাধিক এবং একক নথি আনার জন্য দায়ী৷

MinIO কনফিগারেশন এবং Langchain S3 ফাইল লোডার

 from langchain_community.document_loaders.s3_file import S3FileLoader # MinIO Configuration for the public testing server endpoint = 'play.min.io:9000' access_key = 'minioadmin' secret_key = 'minioadmin' use_ssl = True # Initialize and load a single document file_loader = S3FileLoader( bucket='web-documentation', key='MinIO_Quickstart.md', endpoint_url=f'http{"s" if use_ssl else ""}://{endpoint}', aws_access_key_id=access_key, aws_secret_access_key=secret_key, use_ssl=use_ssl ) document = file_loader.load()

Python Langchain উদাহরণ - S3 ফাইল লোডার

Langchain S3 ডিরেক্টরি লোডার:

 from langchain_community.document_loaders.s3_directory import S3DirectoryLoader # Initialize and load documents directory_loader = S3DirectoryLoader( bucket='web-documentation', prefix='', endpoint_url=f'http{"s" if use_ssl else ""}://{endpoint}', aws_access_key_id=access_key, aws_secret_access_key=secret_key, use_ssl=use_ssl ) documents = directory_loader.load()

Python Langchain উদাহরণ - S3 ডিরেক্টরি লোডার

ধাপ ২: OpenAI এর সাথে সংক্ষিপ্তকরণ

নথি লোড করার পর, আমরা সারাংশ তৈরি করতে OpenAI-এর GPT-3.5 মডেল (যা ChatOpenAI এর মাধ্যমে ল্যাংচেইন লাইব্রেরিতে অন্তর্ভুক্ত) ব্যবহার করি। এই পদক্ষেপটি মডেলের বিষয়বস্তু বোঝার এবং ঘনীভূত করার ক্ষমতাকে ব্যাখ্যা করে, বড় নথি থেকে দ্রুত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।

OpenAI API অ্যাক্সেস করতে, আপনি পরিদর্শন করে একটি API কী অর্জন করতে পারেন OpenAI প্ল্যাটফর্ম . আপনার কাছে চাবিটি হয়ে গেলে, নথির সংক্ষিপ্তকরণের জন্য GPT-3.5-এর শক্তি ব্যবহার করতে নীচের কোডে এটিকে একীভূত করুন।

নথির সংক্ষিপ্তকরণের জন্য কোড উদাহরণ:

 from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.runnables import RunnableLambda import os # Set your OpenAI API key os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your-openai-api-key' model = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo-1106") prompt = ChatPromptTemplate.from_template( "Summarize the following document '{document_name}':{context}Please provide the summary and key points." ) loaded_documents = [documents, document] # From S3 Loaders flattened_documents = [doc for sublist in loaded_documents for doc in sublist] for loaded_document in flattened_documents: document_text = loaded_document.page_content document_name = getattr(loaded_document, 'name', 'Unknown Document') # Assuming each document has a 'name' attribute chain = ( RunnableLambda(lambda x: {"context": document_text, "document_name": document_name}) | prompt | model | StrOutputParser() ) summary = chain.invoke(None) print("Summary:", summary)

Python Langchain উদাহরণ - OpenAI API সহ নথির সংক্ষিপ্তকরণ

নীচে এই ডেমো চালানোর আউটপুট রয়েছে, এবং এটি ল্যাংচেইনকে OpenAI-এর GPT-3.5 এবং MinIO S3 স্টোরেজের সাথে একীভূত করার ফলাফল; প্রদর্শনমূলক উদ্দেশ্যে আউটপুট সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে:

 Summary: The document is a quickstart guide for MinIO, a high-performance object storage system that is compatible with Amazon S3. It explains how to run MinIO on bare metal hardware or in containers. For Kubernetes environments, it recommends using the MinIO Kubernetes Operator. The key points are: - MinIO is a high-performance object storage system. - It is released under the GNU Affero General Public License v3.0. - MinIO is API compatible with Amazon S3. - It can be used to build high-performance infrastructure for machine learning, analytics, and application data workloads. - The guide provides quickstart instructions for running MinIO on bare metal hardware or in containers. - For Kubernetes environments, the MinIO Kubernetes Operator is recommended.

OpenAI API থেকে প্রতিক্রিয়া

এই পদ্ধতিটি ল্যাংচেইন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে একটি এলএলএম-এ S3 স্টোরেজ থেকে ডকুমেন্টগুলি লোড করার একটি আকর্ষণীয় উপায় হাইলাইট করে, যখন OpenAI-এর GPT-3.5 মডেল MinIO_Quickstart.md এর একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ এবং মূল পয়েন্ট তৈরি করে যা play.min.io সার্ভার। বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন বিশ্লেষণ এবং ঘনীভূত করতে AI এর ব্যবহার ব্যবহারকারীদের ইনস্টলেশন, সার্ভার কনফিগারেশন, SDK এবং অন্যান্য MinIO বৈশিষ্ট্যগুলির মতো প্রয়োজনীয় দিকগুলির একটি দ্রুত এবং পুঙ্খানুপুঙ্খ বোঝার সুবিধা প্রদান করে। এটি ব্যাপক তথ্য উত্স থেকে সমালোচনামূলক তথ্য আহরণ এবং উপস্থাপনে AI এর ক্ষমতা প্রদর্শন করে।

Langchain সহ MinIO বাকেট থেকে নথি লোড করা হচ্ছে

MinIO, Langchain এবং OpenAI এর একীকরণ বৃহৎ ডেটা ভলিউম পরিচালনার জন্য একটি আকর্ষণীয় টুলসেট অফার করে। Langchain এর S3 লোডার, S3DirectoryLoader এবং S3FileLoader, MinIO বালতি থেকে নথি পুনরুদ্ধার করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, তারা শুধুমাত্র ল্যাংচেইনে ডেটা লোড করার জন্য। এই লোডারগুলি বালতিতে ডেটা আপলোড করার সাথে সম্পর্কিত ক্রিয়া সম্পাদন করে না। বালতি নীতিগুলি আপলোড করা, পরিবর্তন করা বা পরিচালনা করার মতো কাজের জন্য, MinIO পাইথন SDK হল উপযুক্ত টুল। এই SDK ফাইল আপলোড, বালতি পরিচালনা এবং আরও অনেক কিছু সহ MinIO স্টোরেজের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য কার্যকারিতার একটি বিস্তৃত সেট সরবরাহ করে। অতিরিক্ত তথ্যের জন্য, দেখুন কুইকস্টার্ট গাইড — লিনাক্সের জন্য MinIO অবজেক্ট স্টোরেজ , পাইথন ক্লায়েন্ট এপিআই রেফারেন্স — লিনাক্সের জন্য MinIO অবজেক্ট স্টোরেজ .

ল্যাংচেইন এআই মডেলগুলি ব্যবহার করে ডেটা আনা এবং প্রক্রিয়াকরণের প্রক্রিয়াটিকে স্ট্রীমলাইন করে, MinIO বাকেটের মধ্যে ডেটা ব্যবস্থাপনার ভারী উত্তোলন MinIO পাইথন SDK-এর উপর নির্ভরশীল। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য যা ডেভেলপার এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারদের দ্বারা দক্ষ, এআই-ইন্টিগ্রেটেড স্টোরেজ সমাধানগুলি তৈরি করা উচিত। MinIO এর ক্ষমতা এবং বিভিন্ন স্টোরেজ অপারেশনের জন্য কীভাবে এর Python SDK ব্যবহার করতে হয় সে সম্পর্কে পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বোঝার জন্য, MinIO-এর আধিকারিক দেখুন ডকুমেন্টেশন .

AI এবং ML প্রক্রিয়াগুলির জন্য প্রাথমিক ডেটা সংগ্রহস্থল হিসাবে MinIO অবজেক্ট স্টোরেজ ব্যবহার করে, আপনি আপনার ডেটা ম্যানেজমেন্ট পাইপলাইনকে সহজ করতে পারেন। MinIO এর জন্য একটি ওয়ান-স্টপ সমাধান হিসাবে এক্সেল বৃহৎ ডেটাসেট সংরক্ষণ, পরিচালনা এবং পুনরুদ্ধার করা , যা কার্যকর AI এবং ML অপারেশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই সুবিন্যস্ত পদ্ধতি জটিলতা এবং ওভারহেড হ্রাস করে, সম্ভাব্যভাবে ডেটাতে দ্রুত অ্যাক্সেস নিশ্চিত করে অন্তর্দৃষ্টিকে ত্বরান্বিত করে।

যারা LLM টুল-ব্যবহার বাড়ানোর জন্য Langchain-এর সাথে MinIO-এর ইন্টিগ্রেশনের গভীরে যেতে আগ্রহী তাদের জন্য, " LLM টুল-ব্যবহারের জন্য MinIO SDK-এর সাথে Langchain এজেন্ট ডেভেলপ করা " নিবন্ধটি বিষয়ের একটি বিস্তৃত অন্বেষণ প্রদান করে।

আপনার উন্নয়ন প্রচেষ্টায় সৌভাগ্য কামনা করছি! আমরা আশা করি MinIO আপনার AI/ML যাত্রায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে চলেছে। আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন স্ল্যাক এবং আপনার অন্তর্দৃষ্টি এবং আবিষ্কার শেয়ার করুন!